半导体的技术路线路自2016年从原先比较专注于制程微缩的「国际半导体技术蓝图」（ITRS Roadmap），转换成「异质整合」（Heterogeneous Integration Roadmap）后，CIS首先将像素阵列和ADC & ISP用WoW（Wafer-on-Wafer）先进封装方堆叠起来，而芯片键合的方式为铜混合金键合（copper-copper hybrid bonding；HB）。延伸报导芯片的房地产开发—以及晶圆背面的利用（一）如此芯片堆叠方式让原来功能、制程各异的模块各自以最适合制程分别制造，得到的结果是制程简化，总体效能大幅提升，譬如2个堆叠的芯片中可以有较多的I/O连线、电阻下降、功耗减少、速度变快等优点。更重要的是，芯片的矽房地产基地的面积也大幅减少了。HB堆叠技术是目前各家公司推动的研发方向之一。以三星电子（Samsung Electronics）为例，利用HB，他们已展示可以堆叠16层芯片，咸信这是为未来的高带宽存储器（HBM；High Bandwidth Memory）做准备。这与前述的3D NAND结构不同。3D NAND 的存储器阵列是在单一晶圆（monolithic）上制造，而用HB制造的HBM是在多个晶圆上制造DRAM。如果用建筑的工法打比方，这比较像预铸—各层在工厂中各自制作完成，到工地只做堆叠接榫。无论如何，这也大幅缩减工期和矽房地产面积，其他HB具有的优势也自不待言。CIS做为HI的标竿产品目前已进展到以像素阵列、DRAM、ISP等3个芯片以HB方式封装成1个高效能产品的进程。未来可能还再加入人工智能（AI）芯片，直接用CIS撷取出来的影像信号做边缘计算。当这些芯片如此多层、紧密的堆叠时，散热是一个大问题；另一个是电源供应，特别是高效能运算（HPC）或AI延伸的应用。2022年2月Graphcore推出Bow IPU，是将一个专门用于供电的晶圆，与另一IPU（Intelligence Processing Unit）晶圆以WoW的HB技术封装在一起，解决IPU这类高耗电产品的供电问题。业界更常见的预期是用BS-PDN（Back-Side Power Distribution Network）的方式来解决供电问题。芯片供电首先要进入晶体管，但是传统的供电电压是从金属在线方一路穿透芯片结构到底层的晶体管，不仅占用空间，而且因距离较远因而较耗电。BS-PDN是以另一个芯片做为电源供应的来源结构，将原有的芯片打薄背面，让垫在底下的供电芯片能较近的直接对晶体管供电。如果要供电的物件是已经用WoW组织的多芯片产品，则供电结构可以直接在需要较大供电的芯片（通常是逻辑芯片）背面建构，省略一个衬底芯片。矽房地产的开发利用从微缩、地下室、3D、堆叠，现在连背面也要用上了，寸土寸金。 

直至今日，芯片的设计与制造都在讲究硅片的土地利用效率，称之为矽房地产（silicon real estate）开发。传统的芯片制造是将结构从做为基板（substrate）的硅片上一步一步堆叠上去的，乃至于后段制程（Back End Of Line；BEOL）的金属连线。一开始做为IC的基础元件晶体管只做一层，像以前的平房，虽然房屋可以栉比林立，但是整体的建筑景观是平整的2D街景。然后是地下室了。在DRAM发展制程的过程中，电容建构在过往方式之一是向下挖深沟，称为深沟电容（deep trench capacitor）。电容存在于晶体管的水平面之下，算是地下室吧！这是积极争取建筑容积率的第一步。以上的平房、地下室的想法在人类史前文化就有，要不，到良渚文化遗址去瞧瞧。从晶体管乃至于金属连线都建构于晶圆的一面，这一面叫前面（front side）。晶体管积体整合程度变高之后，整个芯片就像乡村变成都市，公共设施如供电网、下水道、交通等就得纳入都市计划。芯片上最重要的公共设施至少包括有电源、信号和热耗散。电源和信号由最上面的金属连线层处理，而热耗散犹如废水，处理不好芯片便无法持续运作。很久以前处理热耗散问题，脑筋动到晶圆背面（back side）。功率元件虽然不算是IC，但是由于功率元件高压、大电流所产生的焦耳热（joule heat）会让芯片发烫，势必要有快速排除废热的管道，于是有了BGBM（Back Grounding Back Metalization）的制程—将晶圆底部磨薄，然后镀上金属，让晶体管的散热快些。这个也可以用城市的基建打个比方：废热的下水道。再来是盖楼了。3D NAND的制程惊才绝艳，只使用4、5个光罩便能做成32层的结构，大幅增加可能储存的信息数量。盖高楼层的自由度一旦打开，建筑物的容积率随楼层数的增加而倍数大幅成长，减轻2D时代芯片地基必须持续微缩的压力。再下来是处理信号的问题。芯片中传统的信号大致以电子传送，管道是制程中的各层金属连线，至今仍是如此，但是这只是内部的信号传递形式。现在的芯片多才多艺，也可以从外界汲取信息—譬如光，然后再转成电信号，CIS （CMOS Image Sensor）就是最好的例子，其后也引领着半导体制程创造性的变革。传统CIS架构与CMOS的建构过程相彷，先做光二极管（photo diode），这算是某种类型的CMOS，其功能是把接收到的光信号转成电信号，以便后续处理。其上也有一般芯片的几层金属连线，更上面有光线进入后的微镜头（micro  lens）和滤色片（color filters）。微镜头这端叫前端（front side），是芯片的正面（face）。这整个制程就依循CMOS制程的传统的智能。但是光进来后先要穿越正面几层满布金属线的缝隙，以及芯片的中层结构，才能抵达对光敏感的光二极管。光的吸收效率很差。从工程设计的角度来看，光经微镜头、滤光片后应该先抵达光二极管，直接让它吸收，转化成电信号，然后经金属连线把信号送出去，这才是合理的设计。之所以会变成如此别扭的结构，乃因半导体CMOS制程在演化过程中，就是将CMOS先置于底部，再将线路逐渐长上去的。无独有偶，大部分的生物的眼睛也有如此因演化过程产生的工程谬误。人类眼睛的盲点就是在光敏细胞的演化过程中，视神经先长到视网模前，这个演化的遗迹残留到以后更复杂的眼球结构之中，视神经阻挡视网膜对光线的部分吸收，以致于接近视界的中心点两侧都有对影像无感的盲点。演化无法重来，但是工程可以重新设计。CIS如此别扭结构，解决的方法就是从芯片背面着手：光的进入孔道微镜头、滤光片从比较接近光二极管（视网膜）的方向进来—就是晶圆的背面，在光二极管处转化成电信号后再由上层的金属线路（视神经）送出去处理。这样的结构不会让光被金属连线阻挡干扰，结构合理多了。如此的CIS结构叫背面照明（BI；Back-side Illumination），而老一代的CIS则叫前面照明（FI：Front-side Illumination）。光是一种信号，比之于建筑中的线路属于弱电系统，现在芯片中的部分弱电线路也地下化了，像是光纤或电缆。CIS的结构本来就由多种效能的芯片功能模块拼凑起来，至少包括像素阵列（pixel arrays）、类比线路（Analog to Digital Converters；ADC）、逻辑线路（Image Signal Processors；ISP）等组成，而这些模块在半导体制程看来就是异质（heterogeneous）。因此在异质整合（heterogeneous integration）的年代开始后，CIS的结构创新引领许多矽房地产变革的生发。

我观察到，智能物联网发展过程，大部分公司都想卖昂贵的物联网及大数据方案给客户，本末倒置，不易成功。2016年起，我们发展AgriTalk智能农业技术，最初的构思，是「剃刀与刀片」模式，希望智能农业的物联网硬件能以很低价格，甚至免费的方式提供给农夫，再以人工智能（AI）、生物有机营养液及害虫抑制剂等耗材来获利。要降低价格，AgriTalk的硬件必须很简单，并靠软件来弥补硬件的不足。例如，温度、湿度等传感器必须很便宜，其准确度会漂走，就要靠统计演算法来自动校正。农夫种的农产品，我们以契作方式回收，农夫便有不错的收入，造成双赢局面。这种「剃刀与刀片」模式除了要有永续维护的智能技术外，还有一重要前提，即慎选农作物（我们选择姜黄及白草莓），要有稳定行销管道。原始的「剃刀与刀片」（Razor and Blades）经营策略出现于20世纪初期，并非如AgriTalk般创造双方的共营获利模式，而是以「搭售」（Tied Products）方式，将某一基本商品（例如剃刀）低价贩售，以便大量贩售另一种相关消耗性商品（刀片），只思考如何赚客户的钱。在信息领域，使用「剃刀与刀片」策略最有名的例子是打印机（剃刀）和墨水匣（刀片）。今日雷射打印机的技术是全录（Xerox）研究员Gary Starkweather于1969年的发明，构想来自于影印机。影印机的发明人是Chester Carlson。Carlson是菲立普‧马洛里（Philip Rogers Mallory & Co.）的专利部门经理。因其工作的特性，时常碰到文件需誊本的问题。为了方便将文件誊本，他研究当时流行的各种复印文件的技术，包括摄影术、蓝图法、重氮法等。结论是，这些技术都不理想，皆需要使用一些溶剂而且制程很麻烦，因此决定亲自动手来找更好的方法。Carlson把家中厨房当作实验室，一度招致老婆翻脸。不过他仍然契而不舍，终于在1938年发明全世界第一个乾式印刷程序（Dry Printing Process），称为电子摄影（Electrophotography）或Xerography。Xerography是希腊字，意指乾写（Dry Writing）。卡尔森用乾式方法产生出来的复制影像即是影印机的基础，于1950年被全录公司成功的商业化。之后，雷射打印机将影印机的贩卖策略发扬光大，赚取客户不少银两。我对AgriTalk的期望，则更进一步进化，希望能创造双方的共营获利模式，帮助农夫大幅强化其谋生技能。

2023年5月21日国内国家互联网信息办公室发布消息称，美光（Micron）在国内销售的产品未通过网络安全审查。按照国内《网络安全法》等法律法规，国内境内关键信息基础设施的营运者，应停止采购美光产品。针对这件事，南华早报在2023年5月29日已做评论。在中美科技对峙的氛围下，美国的科技公司遭逢此种裁定是意料中事，美光成为箭靶是因为「美光是美国对国内不仅提起多次知识产权诉讼，还经常游说美国反对国内的大型芯片产业公司」。南华早报这一部分的陈述离事实并不太远，美光是全世界存储器厂商中最常使用非商业竞争手段打击同业的。专利侵权、反倾销（anti-dumping）、反补贴（counter-veiling）等手段使用得淋漓尽至，充分利用美国在国际政治的力量，以及过去是世界重要半导体市场的主场优势。世界上没有任何一家存储器公司能幸免于此困扰。即使其本身亦有涉案在DRAM反垄断案中，美光也以其较熟悉的反垄断局宽大处理计划（Leniency Program）最后安然脱身。美光如此常态行为，的确较容易成为反制的对象，但是国内政府是否真正以此因素为主要考量而下此决定，就不得而知。国内官方宣布的根据或理由令人费解，主要是因为DRAM的产品特性，它是「大宗商品（commodity）」。DRAM产品有世界统一的规格，像DDR4、DDR5、LP DDR4等界面规格，同一规格的产品，其电压、传输速度、信号次序等规格是完全一样，都是由JEDEC这个组织统一制定的。理论上，一家公司某一特定界面的产品完全可以被另一家公司相同界面的产品直接插拔替代。如果美光的产品要刻意增加其他公司没有的「功能」，这些增加的线路势必在产品的成本上重惩美光。所以说这个根据或理由，业内人士很难理解。如此措施会引发哪些市场反应呢？当前的存储器市场由于PC和手机市场的低迷，处于极端的不景气状态之中，这是整个产业现在共同感受。这个裁定对于美光的短期冲击雪上加霜是显而易见的。但有几个理由会让这个裁定的影响可能没有想像中的严峻。第一，是美光的前置准备。这几年中美科技的对峙已经持续多时，特别是美光在与晋华进入诉讼程序之后，美光不可能没有应变计划，否则就是经营得太漫不经心了。第二，是美光传统的市场策略。美光在很长一段时间内的市场策略是极大化利润，而不是保持客户的黏着度，理由是前述的DRAM是大宗商品这一原因。由于存储器是大宗商品，很难由产品的差异化来提升顾客的忠诚度，利润极大化是合理的市场策略。基于此一市场策略，美光销售体制使产品销售对象转换的弹性即相对较高。第三，还是大宗商品的特性所导致的。DRAM由于可相互替代，对于系统公司零件转换成本较低，只要有价格差距就有转换诱因。所以此措施净效应就是存储器各寡占公司与顾客的重新议价与配对洗牌。顾客与供应商重新接头、议价需要交易成本，也需要时间，所以将延缓整个产业的复苏时间。对于个别厂而言，当然会有所损失，但是还不致于窒息。大宗商品嘛，如水银泻地，无孔不入的。要不，俄国石油被那麽多国家抵制，不也卖得好好的？

众所周知，在美中贸易战及新冠疫情后，国家安全及供应链安全成为各国亟待强化的关键课题，半导体制造能力成为施政重点。在此背景下，2021年及2022年全球半导体设备市场规模前所未见的连2年突破1,000亿美元规模，分别达到1,026亿美元及1,076亿美元的规模。我归纳整理国际半导体产业协会（SEMI）以及日本半导体装置制造装置协会（SEAJ）发布的原始统计数据，探讨半导体产业的结构变化。可以看到台、韩、中三地是全球最大的半导体设备市场，2020～2022年三地合计都占全球市场7成以上。国内虽在2000年发布十八号文及中芯、宏力建厂，但其后投资建厂的规模在全球仍不算是「大咖」，直到2014年发布「国家整合电路产业发展推进纲要」并启动大基金大举投资半导体供应链各环节，产业发展动能才真正被点燃起来。国内到了2018年，首度突破100亿美元的市场规模，成为与台湾及韩国鼎足而三的大市场。2021与2022年这三地规模更都突破200亿美元。   另北美、欧洲、日本及其他（以色列及星马等）地区，2020~2022年半导体设备采购规模都呈现逐年增加的趋势，但仍与台韩中三地有非常大的差距。若看2018～2022年的合计设备销售额，可看到在美中贸易战冲击下，国内是多麽积极地采购设备建制产能；美日投资额虽较之前有所增加，但在规模上仍远远不若台韩中三地；欧洲的投资力道则更不及美日两地。若观察前三大半导体设备厂的营收结构，台韩中三地各占应用材料（Applied Materials）2022会计年度（2021/11～2022/10）公司营收的24%、17%、28%；占东京威力科创（TEL）半导体事业营收的19%、16%、23%，均以国内为最大市场。可以想见2022年10月美国祭出出口管制措施，之后又要求日荷同步配合对半导体设备商的冲击。高端微影设备领导业者ASML于2022年则以台湾为最大市场，占比达38%，韩国次之，占29％，而国内仅占14%，相对受影响较轻。日本首相岸田文雄2023年5月邀请半导体产业龙头业者齐聚官邸，试图强化半导体供应链，而美国在2022年推出《芯片与科学法案》（Chips and Science Act）后，迄2023年5月申请奖补助业者已超过300家，6月负责芯片法中研发计划管理的芯片研究与开发办公室主任亦已到任。设备采购是产能布建及产品服务销售的先期投资，观察过去这几年的半导体设备市场观，台、韩、中在产能与未来几年的销售上，仍可望具有高度成长动能，但在美日欧的强力扶植下，各地都逐渐建立起相较过去更完备的半导体产业链，国际上「去全球化」的发展态势下，台湾业者迎来的是「国际化」的挑战，若能通过考验，未尝不是进一步壮大的契机！ 

量子技术是将量子物理原理应用于实际情境的技术。费曼（Richard Phillips Feynman；1918～1988）是量子计算的奠基者之一，他提出利用光子进行计算的概念。其贡献促进量子计算的研究和发展，为量子计算领域带来卓越贡献。在军事领域中，量子技术一直是国防部门关注的重点。整体而言，量子技术尚未完全成熟，但它可能对未来的军事传感、加密和通讯产生重大影响。量子应用涉及许多关键概念，包括叠加、量子位元和纠缠。其中最具挑战性的应用是量子计算，这是一个令人惊叹的梦想，可以实现无限计算能力，突破当今物理世界的限制。然而，计算是否有速度上的极限呢？如同光速限制在不改变时间的情况下穿越太空的能力一样，是否存在着阻碍计算速度超越理论上最大值的错误纠正限制？建立一个有用的量子计算机需要处理超过可观测宇宙中亚原子粒子数量的连续参数。目前还没有确定如何操作如此庞大的量子系统，以及如何同时控制其误差。 因此，我们应该专注于量子传感技术，以加速成熟的国防应用。量子传感技术可用于偏远地区的全球定位系统（GPS）定位和其他导航工具，还可用于检测电磁辐射，提升军队的电子战能力。据美国海军研究所（US Naval Institute）报告，量子传感技术可提升潜艇的探测能力，尤其是对于匿踪潜艇和物体探测的能力，效能将超越过去的雷达技术。 国内电子科技集团在2018年公布其开发的量子传感原型装置，据称能够探测飞行中的匿踪飞机。美国国防科技巨头Lockheed Martin，声称能够使用量子罗盘（Quantum Compass）来改善美国海军的导航能力。这种量子罗盘是由具有「氮-空缺中心」（Nitrogen-vacancy center）原子缺陷的微型合成钻石制成的。当受到雷射照射时，其发出的光强度会根据周围的磁场变化；透过地球磁场，这种光的变化可以提升导航能力，尤其是在极其偏远的地区。总结来说，量子传感器具有潜力应用于情报、监视和侦察领域。成功开发和部署这类传感器可能会带来潜艇探测能力的重大改进，甚至能够对抗和摧毁海上核威慑力量。由于量子传感器对环境干扰非常敏感，军事人员可以利用量子传感器来探测地下结构或核材料。此外，量子传感器的高灵敏度还有可能帮助军队探测电磁辐射，增强电子战能力，并有助于定位隐藏的敌方部队。 

近期人工智能（AI）话题掀起热潮，不过2023年全球半导体市场仍难脱衰退，主要受到存储器市场恐将年减30%以上所拖累。非存储器部分，几家大厂包括英特尔（Intel）、超微（AMD）、高通（Qualcomm）、联发科第1季营收均呈衰退。至于晶圆代工龙头台积电，受到全球众多IC设计公司、IDM业者所依重，但前4月累计营收亦较2022年同期减少1.1%，不如2022年时英勇。观察2022年全球前廿大半导体业者，在2023年的年度营收仍有机会较2022年成长者，估计只有博通（Broadcom）、NVIDIA、意法半导体（STM）、英飞凌（Infineon）、Microchip等5家。其中，前两者与数据中心有线网络芯片及AI芯片相关，后两者则主要与车用半导体、工业用半导体有关。博通的半导体事业主要在有线通讯，特别是数据中心用网络通讯半导体，因此较不受一般消费应用如智能手机需求衰退等因素的影响。另外，博通的定制化芯片在云端服务业者也占有一席之地，如Google的云端芯片TPU即采用博通的设计方案。随着主要云端服务及网际网络业者如亚马逊（Amazon）AWS、微软（Microsoft）及Meta纷纷以自研芯片提升服务效率及降低成本，博通及对应的晶圆代工业者台积电均能受惠。2022年前廿大半导体业者中，NVIDIA的2023年营收成长率预期将是最亮丽者。主要原因是2022年第4季以后，生成式人工智能（generative AI）应用如火如荼地发展，在训练模型方面，算力需求快速增加，其A100/H100在服务器用GPU市场备受瞩目，A100 GPU单价已高于一般的服务器，H100 GPU更是A100 GPU的数倍。观察前廿大半导体业者对第2季自家营收展望，NVIDIA在营收季增幅度及年增幅度均明显领先。必须一提的是，NVIDIA纯粹半导体营收估计仅占整体营收的6~7成上下，高单价的服务器系统（如DGX A100、DGX H100）、软件解决方案的销售金额占比持续提升中。NVIDIA未来加速转向AI生态系解决方案业者，不能单纯以半导体公司看待。尽管车用半导体缺货吃紧问题逐渐缓解，但对于优质产品供应商而言影响相对小，预期2023年全球车用半导体市场仍可创造近10%年增率，相对地，2023年整体半导体市场（包含存储器）则恐年减8~10%。2022年英飞凌为第一大车用半导体业者，也是第三大工业用半导体业者。由于车用半导体及工业用半导体供应关系不轻易更换，在信赖度及品质上领导大厂仍占竞争优势。2023年英飞凌随着该公司车用半导体新产能的进入量产，加上在第三类半导体碳化矽（SiC）的发展也有所成，在电动车、低碳化、高能源效率化三大趋势下，英飞凌仍然处于顺风的态势，预计营收年增率有望突破10%，在前20大半导体业者营收年增率上有机会排第二名。意法半导体在2022年的车用半导体市场占有率居第三大、工业用半导体市场占有率为第四大，而车用及工业应用市场也是2022~2025年成长率较强劲的2个主要市场，优于通讯及消费性电子应用表现。意法的新建半导体产能在2023年以后陆续投产，可纾解过去该公司在市场上的供给不足。意法核心竞争力之一，乃掌握许多专属制程，先进制程则委托台积电等业者代工。Microchip在2022会计年度营收的75%在工业用、数据中心与运算、车用，因此在2023年受到消费性电子及手机市场衰退的影响也较小，该公司与客户签有长期供应合约，且在微控制器（MCU）市场有其地位，不易受景气起伏冲击。总体而言，半导体市场虽然起起伏伏，但长期需求仍是向上，上述5家业者掌握云端服务／数据中心、AI、电动车及ADAS、工业应用高效率化的大趋势，能在半导体市场衰退年仍然逆势成长，有其核心竞争优势所在。本文探讨仅限前廿大业者，若把眼光扩大至半导体供应链，美系EDA两大龙头业者近10年来营收未曾衰退，2023年也将持续成长，也是值得关注。

图灵奖（Turing Award）得主Geoffrey Hinton在日前公开讨论人工智能（AI）的风险。AI「往往会从分析大量数据中学到意想不到的行为」。这并非意味着具有自主意识的AI会摧毁人类，而是我们无法预测AI的行为，特别是当个人和企业允许AI系统不仅生成其自身的代码，而且在自己的计算机上运行这些程序时，Hinton担心「有一天，真正的自主武器将那些杀手机器人变成现实」。第一个实际的AI系统是由Edward Feigenbaum及Raj Reddy实现，称为「专家系统」，是一种智能的电脑程序，能运用知识与推论来解决只有专家才能解决的复杂问题；他们也因此一贡献荣获1994年的图灵奖。然而，许多系统需要模拟的参数甚多，至今仍然无解。可见计算机模拟的应用博大精深，即使今日AI技术突飞猛进，有许多题目仍值得深入研究。图灵（Alan Turing，1912~1954）在1950年发表一篇重要论文〈计算机与智能〉"Computing Machinery and Intelligence"，首次谈论到AI，并提出图灵测试（Turing test），为信息领域创建智能设计的标竿。图灵测试指的是，如果一台计算机能够欺骗人类， 相信它是人类，那麽它就应该称为智能计算机。AI缘起于模拟人类行为，自然也常用于社会学。密歇根大学的政治学教授Robert Axelrod，在1980年代进行一连串电脑模拟实验，找一群专家写出不同电脑程序，模拟人类行为，让这些程序互动、合纵连横，看哪个程序最后会胜出。这些程序有些模拟「金律」，有些模拟「银律」，有些则模拟「铁律」。所谓「金律」（Golden Rule），语出《新约》7:12「无论何事、你们愿意人怎样待你们、你们也要怎样待人」；「银律」（Silver Rule），语出《旧约》21:24「以眼还眼，以牙还牙，以手还手，以脚还脚」；「铁律」就是「己所不欲，先施于人」，外在表现是「先下手为强，后下手遭殃」。结果最成功的是模拟「银律」的Tit-for-Tat程序。这个程序一开始采取合作，若对方也肯合作，接下来则仍采合作策略；若对方吃你豆腐，下一步你就占回便宜。在实验中，实施金律的程序一败涂地，屍骨无存，可见咱们先总统蒋公介石对日本「以德报怨」的做法是行不通的；实施铁律策略的程序一开始也有不错的表现，但长期下来，所有被它吃豆腐的人不是死了，就是躲它远远的，它最后也没戏唱。有一个铁律例子，就是石油大王John Rockefeller（1839～1937）。他专耍先下手为强的手段，整垮所有对手，成为最有钱的人。但他的手段未免太狠，大夥都不敢恭维。Rockefeller也知道自己以前做事实在不上道，因此在退休后的余生，致力于慈善事业补过。然而，他过去的作为仍然祸贻子孙，他的后人能力再强，条件再好，想选总统，至今都选不上。延伸报导从Google查找趋势看三大AI技术浪潮

在Chris Miller所着《芯片战争》（CHIP WAR: The Fight for the World’s Most Critical Technology）一书中，多次提到Gordon Moore（1929～2023）与加州理工学院（California Institute of Technology）米德教授（Carver Mead）的互动。在1965年，当Moore还在快捷半导体（Fairchild），手绘出从1959～1965年每一矽芯片中晶体管成长数字，总计只有5点数据，并预测未来成长会依照每1.5～2年以1倍的速度增加。Mead教授当时是快捷半导体的顾问，随即将此称之为「摩尔定律」（Moore's Law）。Mead曾回忆，当时他正在研究半导体内电子的量子穿隧效应（tunneling effect），在此事后没多久Moore就问他，穿隧效应要在很小的尺度才会发生，那晶体管可以做到多小的尺寸？Mead花了些功夫答覆此问题。1968年，Mead提出晶体管尺寸微缩理论（scaling），也就是在MOS晶体管的闸极长度微缩同时，每一晶体管所需耗用的功率是与长度成平方的下降，同时晶体管速度却等比例增加—即晶体管效能是随着晶体管闸极长度微缩，而呈现3次方的改善。当Mead在学术会议上，报告MOS微缩理论时，并预测未来1个芯片上可以有上亿个晶体管存在，并没有多少人相信Mead的理论。当时认为在这麽小的尺寸下，光是所产生的热即足以烧毁整个晶体管。事实证明Mead是对的，Moore's Law横跨超过50年时间，最主要的基石在于尺寸的微缩，而Mead的理论提供Moore's Law的理论基础。Mead在1970年代初期，即洞悉未来芯片上可以制作出众多的晶体管，代表将拥有庞大的算力，其也因此建议英特尔（Intel）高层，发展电脑所需的芯片。不过，如何有自动化的IC设计工具，处理日益复杂的电路设计，成为一个关键议题，Mead的研究随即转向IC设计。Mead于1970年在加州理工学院开设VLSI课程，在课堂上并将学生所设计的各式IC，用统一的光罩，手刻出布局图，最后完成硅片的制作。这比国内芯片设计中心对学术界的服务，整整早了20年。Mead与Lynn Conway于1979年合着的Introduction to VLSI System，更是IC设计者手中的圣经。Mead在1970年代初期，即投入Si compiler的研究，这是电路模拟及布局图自动化的滥觞，造就现在EDA工具的产业。Mead更于1979年提出未来半导体产业，会由多数的IC设计公司（fabless），及较少数目的晶圆厂（foundry）所组成。这与同时期张忠谋先生，在德州仪器（TI）内部所提出foundry概念，不谋而合。笔者在美国求学时，即久仰Mead大名。因为笔者的研究题目是化合物半导体的微波高速元件及集成电路，第一个发明出此类元件（1965年出现的GaAs MESFET）的正是Mead。化合物半导体很难成长出优质的氧化层，不像硅片有高品质的二氧化矽，所以化合物半导体只能利用金属作为闸极，直接接触到半导体。此接触（junction）因为材料不同，衍生很多的界面缺陷，因此电子几乎无法在通道内（channel）运行。Mead很技巧地利用此接触所产生的空乏区（depletion），来控制电子数量，也由于电子远离界面，所以能够自由地运行。至今我们在无线通讯所使用的高频元件，其运作方式依旧是使用Mead的原创。Mead在2000年后，又回到基础物理研究，尤其是量子的电动力学及重力理论。Mead似乎可以在不同的学术领域，来去自如，悠游自得。Mead于2022年荣获日本的京都赏，奖金是5,000万日圆。京都赏是由京瓷（Kyocera）已故创始人，稻盛和夫于1984年所创立，奖励全球对于前瞻技术、基础科学及人文艺术等3个领域有杰出贡献人士。华裔科学家邓青云博士，发明有机发光二极管材料，于2019年获得京都赏；国内清华大学信息科学教授姚期智博士，也于2021年获此殊荣。Mead的学术研究，由基础的半导体元件，到IC compiler的原创，以至于VLSI设计，对于半导体相关的领域做出重大贡献，在学术界还无人能出其右。他的洞察力及远见，更激发整个半导体产业的发展，终究造福大众。

前几天在韩国一个主要流行歌曲音源榜Bugs上，有个出道2个多月的男偶像团体Plave首次拿下音源排名的第一、二名。韩国有不计其数的男团竞相出道，相信多数读者跟我一样，记不得团名，分不清谁是谁，但Plave这团却没这个问题，因为他们是虚拟偶像。这个团体有5位成员，分别是诺亚、艺俊、班比、银虎、河玟，有着外貌、身高、岁数、队内角色担当等角色设定，最年长的成员诺亚也才22岁，除了个子最小成员班比为174厘米外，其余成员都在180厘米以上。这样一个新出道虚拟男团，如何打败众多真实偶像团体拿下Bugs音源榜榜首？先来看一下这几年韩国的虚拟偶像发展，如同我们在探讨元宇宙有虚拟实境（VR）、增实境（AR）、混合实境（MR）、延展实境（XR）等定义和分类，韩国在虚拟偶像的经营上，做了可与此相对照的多元尝试。一、实体偶像的虚拟分身：SM娱乐（SM Entertainment）的一线4人女团aespa在2023年5月刚推出的新专辑《My World》创下销售破200万张的佳绩，其自2020年出道时，每位成员都拥有元宇宙的虚拟分身ae，分别为ae-Karina、ae-Winter、ae-Giselle、ae-NingNing（出道曲Black Mamba MV），2022年还跨界到RPG手机游戏《第七史诗》，成为游戏副本主角。二、虚拟偶像团：包括2021年出道的ETERN!TY及2023年出道的MAVE:等，前者是个11人的女子大团，出道前幕后推手人工智能（AI）公司Pulse 9，还举办仿效韩国知名选秀节目的模式，推出101位AI女练习生供网友票选出前十一名出道。 （可见最新单曲DTDTGMGN MV ）后者则是韩国影视娱乐业霸主之一的「Kakao娱乐」与游戏公司「Metaverse娱乐」合作推出的4人女团，出道单曲Pandora自2023年1月下旬发布以来，迄今在YouTube上已达2,320万次浏览纪录，按赞数高达40万次。（可见Pandora MV）三、虚实混合团：韩国第一个虚实混合团乃偶像男团Superkind，2022年推出第一位成员担任门面角色的虚拟人物Saejin，这5人团体的另4位成员都为真人，2023 年3 月发布最新单曲，又新增1真人1虚拟人，扩编成为7人团。 （可见Moody MV）四、真人+2次元外皮团：这种组团模式就是本文一开始所谈的Plave，幕后推手是韩国三大公营电视台之一的MBC旗下公司VLAST。Plave是一个5人男团，外形乃是韩国直条网络漫画风格的俊男，但在这「二次元漫画外皮」后却是有5位真人团员，以3D模块+动态捕捉方式演出，于2023年3月12日推出首张专辑《ASTERUM》出道。（可见出道曲Wait for you初舞台 ）一般韩国偶像团体推出新的单曲或专辑时，会有数周密集宣传打歌期，冲刺流量与销量，过了这段时间后在排行榜上成绩就逐步往下，而像Plave这般单曲推出3个月后才「逆行」攀升至排行榜首位的情况极为罕见。我的观察是，其他的虚拟偶像的呈现都是预先设定好的演出，但Plave则因为虚拟偶像外皮后是5位能唱能跳的真人，透过舞蹈挑战、跆拳道示范等各种主题直播，可跟粉丝密切互动；由于是3D建模，在直播时常常出现团员间严重穿模（肢体间相互穿透叠加）或是肢体突然扭动至不可能角度的情况，团员间常常得自嘲或乱掰来因应补救，造成很多「爆笑梗」，也让愈来愈多人入坑变成粉丝。从1996~1997年第一代偶像团体H.O.T、水晶男孩与S.E.S发展迄今，韩国偶像团体市场版图早已涵盖全世界，防弹少年团与Blackpink更成为全球最顶尖的潮流偶像。在这片市场沃土上，不仅有如IVE与New Jeans等大势团体持续扩大声势，也有如本文提到导入新科技与新经营模式，探索虚拟偶像的各种可能。虽然元宇宙如今热度稍退，但生成式AI的出现对元宇宙内容的发展却是一大助力，拥有全球市场渗透力及已然尝试多元虚拟偶像经营模式探索的韩国，是否又将在元宇宙再创新一波韩流呢？Plave出道迄今初尝成功的经验，是否也在提醒我们，high tech也需要high touch呢？